| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
VAR-1 | VAR-1.E |
|
收集数据
AP 统计学 · 第 3 主题
3.1
统计学导论:我们收集的数据说的是真相吗?
大纲
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
一个结论只和它背后的数据一样好。数据如何被收集决定你可以得出什么结论——你是否能推广到一个总体(population),以及你是否能宣称因果。差劲地收集的数据可能比没有更糟。
| 英文 | 中文 | 拼音 |
|---|---|---|
| population | 总体 | zǒng tǐ |
3.2
研究规划导论
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
DAT-2 | DAT-2.A |
|
DAT-2.B |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
- 在一个观察性研究(observational study)里你测量个体而不试图影响他们。它能显示关联,但不是因果,因为潜伏变量可能解释这个联系。
- 在一个实验(experiment)里你故意施加一个处理(treatment)并比较响应。一个设计良好的实验能建立因果。
Observational study or experiment?
In an experiment the researcher imposes a treatment (and can show cause); an observational study only records what already happens (and can show association, not cause).
| 英文 | 中文 | 拼音 |
|---|---|---|
| observational study | 观察性研究 | guān chá xìng yán jiū |
| experiment | 实验 | shí yàn |
| treatment | 处理 | chǔ lǐ |
3.3
随机抽样与数据收集
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
DAT-2 | DAT-2.C |
|
DAT-2.D |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
要了解一个总体你取一个样本(sample)。随机抽样(random sampling)防止选择偏差(bias)并让你能推广(它无法修复覆盖不足、无应答或应答偏差——见下文)。常见设计:
- 简单随机样本(simple random sample,SRS):每个选定大小的组同等可能。
- 分层(stratified):把总体分成相似的层,然后在每层内抽样。
- 整群(cluster):分成群,随机选择整个群。
- 系统(systematic):从一个随机起点挑每第 $k$ 个个体。

一个方便样本(convenience sample)或自愿回应(voluntary response)样本不是随机的而是有偏的。
Worked example. 要调查一所学校,一个管理员按年级列出所有学生并从每个年级随机选 $20$ 个。这是一个分层样本——年级是层——它保证每个年级被代表,不像一个 SRS 可能碰巧从一个年级抽到很少。

| 英文 | 中文 | 拼音 |
|---|---|---|
| sample | 样本 | yàng běn |
| Random sampling | 随机抽样 | suí jī chōu yàng |
| bias | 偏差 | piān chā |
| Simple random sample (SRS) | 简单随机样本 | jiǎn dān suí jī yàng běn |
| Stratified | 分层 | fēn céng |
| Cluster | 整群 | zhěng qún |
| Systematic | 系统 | xì tǒng |
| convenience sample | 方便样本 | fāng biàn yàng běn |
3.4
抽样的潜在问题
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
DAT-2 | DAT-2.E |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
偏差使估计系统地错过真相:
- 覆盖不足(undercoverage):一些组被排除在抽样框之外。
- 无回应(nonresponse):被选中的人不回答。
- 回应偏差(response bias):人们不准确地回答(措辞不好、敏感话题)。
偏差是关于一个方向上的一致的误差——增加样本量不修复它。

| 英文 | 中文 | 拼音 |
|---|---|---|
| Undercoverage | 覆盖不足 | fù gài bù zú |
| Nonresponse | 无回应 | wú huí yìng |
| Response bias | 回应偏差 | huí yìng piān chā |
3.5
实验设计导论
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
VAR-3 | VAR-3.A |
|
VAR-3.B |
| |
VAR-3.C |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
好的实验遵循三个原则:
- 与一个对照组(control group)(常常是一个安慰剂(placebo))的比较(comparison)。
- 受试者到处理的随机分配(random assignment),以平衡掉其他变量。
- 重复(replication):每个处理足够的受试者以看到一个真实的效果。

混杂(confounding)在另一个变量与处理绑定以致它们的效果不能被分开时出现;随机分配防范它。盲法(blinding)隐藏谁在接受哪种处理以防止预期效应:在一个单盲(single-blind)研究里只有一方被蒙在鼓里(通常是受试者,或只是评估结果的人),而在一个双盲(double-blind)研究里受试者和与他们互动的研究者都不知道,这同时挡住安慰剂效应和有偏的评估。区组(blocking)把相似的受试者分组并在每个区组内随机化以减少变异性。

| 英文 | 中文 | 拼音 |
|---|---|---|
| control group | 对照组 | duì zhào zǔ |
| placebo | 安慰剂 | ān wèi jì |
| Random assignment | 随机分配 | suí jī fēn pèi |
| Replication | 重复 | chóng fù |
| Confounding | 混杂 | hùn zá |
| Blinding | 盲法 | máng fǎ |
| single-blind | 单盲 | dān máng |
| double-blind | 双盲 | shuāng máng |
| Blocking | 区组 | qū zǔ |
3.6
选择实验设计
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
VAR-3 | VAR-3.D |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
把设计匹配到目标:对均匀的受试者用一个完全随机化设计;当一个已知变量(性别、年龄)影响响应时用一个随机区组设计;当每个受试者能充当它自己的对照时用一个配对设计。陈述你会如何执行随机化。
3.7
推断与实验
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
VAR-3 | VAR-3.E |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
两个问题决定一个结论的范围:
- 用了随机分配?那么一个显著的差异能被归因于处理(因果)——对这些受试者。
- 从一个总体的随机抽样?那么结果推广到那个总体。
只有一个带随机分配的实验支持一个因果宣称;只有随机抽样支持推广。准确地说你有哪个。
Worked example. 研究者把 $100$ 个志愿者随机分配到一种新药或一个安慰剂,而药组改善得显著更多。因为随机分配,这个改善能被归因于药(因果)——但因为受试者不是随机抽样的,结论只适用于这些志愿者而不自动推广到每个人。
3.7
考试技巧
- 区分一个观察性研究(找到关联)和一个实验(能显示因果)。
- 好的抽样是随机的(SRS、分层、整群)——当心偏差(自愿回应、覆盖不足、无回应)。
- 好的实验用对照、随机化和重复;区组处理一个已知的干扰变量。
- 只有一个随机化实验支持一个因果结论。
- 清楚地命名总体、样本和任何混杂。
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